计算机毕业设计PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测美食推荐系统(源码+论文+PPT+讲解视频)

最新推荐文章于 2025-12-15 22:17:04 发布

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#课程设计 #大数据 #毕业设计 #python #数据可视化 #hadoop #spark

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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介绍资料

任务书

项目名称：PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测

一、项目背景及意义

随着互联网技术的快速发展，美团、大众点评等本地生活服务平台积累了大量的用户行为数据，如评分、评论、点击流等。这些数据中蕴含着丰富的用户偏好和消费习惯信息，对于平台优化推荐算法、提升用户体验具有重要意义。然而，传统推荐系统主要依赖协同过滤或简单的机器学习模型，难以高效处理大规模稀疏数据和非线性特征，且对动态用户偏好的捕捉能力不足。因此，本项目旨在利用PySpark、Hadoop、Hive和LSTM模型，开发一个高效的美团大众点评分析评分预测系统，以提升评分预测的准确性，优化推荐算法，并推动技术创新和发展。

二、项目目标

利用PySpark、Hadoop和Hive进行大数据处理和存储。
结合LSTM模型对用户行为序列进行建模，捕捉长期依赖信息，提高评分预测的准确性。
开发用户界面，展示评分预测结果和用户交互功能。
验证PySpark、Hadoop、Hive和LSTM模型在评分预测系统中的技术可行性。

三、系统架构与技术选型

系统架构

本系统采用分布式架构，包括数据层、处理层、存储层和应用层。

复制代码

	`* 数据层：使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）存储大规模用户行为数据。`
	`* 处理层：利用PySpark进行数据处理和分析，构建LSTM模型进行评分预测。`
	`* 存储层：使用Hive作为数据仓库工具，进行数据查询和分析。`
	`* 应用层：提供用户界面，展示评分预测结果和用户交互功能。`

2. 技术选型

复制代码

	`* PySpark：用于大数据处理和分析。`
	`* Hadoop：提供分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。`
	`* Hive：作为数据仓库工具，提供数据查询和分析功能。`
	`* LSTM：深度学习模型，用于对用户行为序列进行建模和评分预测。`

四、研究内容与方法

数据获取与预处理
- 通过网络舆论监测系统软件实时收集美团大众点评平台上的评论和评分数据。
- 对数据进行清洗、去噪和归一化等预处理操作，确保数据质量。
- 使用HDFS存储大规模用户行为数据。
- 利用Hive进行数据仓库的搭建，便于数据查询和分析。
特征提取与模型构建
- 从用户行为数据中提取特征，如用户评分、评论内容、点击流等。
- 将特征表示为向量形式，便于LSTM模型进行建模。
- 设计LSTM模型结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
模型训练与优化
- 利用PySpark进行模型训练，优化模型参数，提高评分预测准确性。
- 采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等评估指标对模型性能进行评估。
用户界面开发
- 开发用户界面，展示评分预测结果和用户交互功能。
- 集成网络舆论监测系统，实现数据的实时获取和更新。